99问答网
所有问题
云积天赫可以提供怎样的AI消费者运营服务?有人了解吗?
如题所述
举报该问题
其他回答
第1个回答 2024-01-03
公司正要和云积天赫合作了,对于云积天赫,我也搜查了许多资料,发现他们是2014年成立的,在AI消费者运营服务领域已经有5年的经验了。云积天赫的全渠道数据连接服务可以帮助品牌快速建立不同平台之间的数据连接通路;AI策略中台提供多种AI营销场景的算法模型,为品牌方输出AI标签与人群包,实现人群精准圈选;AI全域营销系统应用于公域的精准广告投放与私域的1V1沟通,实现千人千面的人群触达。如果对云积天赫比较感兴趣的话,也可以主动询问他们。
相似回答
云积天赫AI消费者运营服务可以
为品牌方
提供
什么?
答:
我们公司和
云积天赫
一直有合作,就我对云积天赫的了解,他们公司有9年的消费者运营、5年
的AI消费者运营服务
经验,积累了丰富的策略模型和客户案例。目前他们公司已经搭建了以数据中台CDP、DMP为数据基底,以全渠道数据连接(会员通)、AI策略中台、AI全域营销系统为核心系统,为品牌沉淀数据资产、用户资产...
云积天赫的AI消费者运营服务怎么样?
答:
在营销行业待了几年了,个人觉得
云积天赫的AI消费者运营服务
算是国内领先的。
云积天赫有
9年的消费者运营和5年的AI消费者运营服务经验,截至目前,云积天赫为品牌客户交付AI+营销服务超百项,服务超过2300家独立品牌,其中国际国内头部品牌超过300多个,涵盖快消、美妆、食品、母婴、汽车等25个行业和...
云积天赫AI
全域营销系统
怎么样?
答:
云积天赫AI
全域营销系统(AIM Desk)基于
消费者
生命周期
的运营服务
管理平台,支持跨平台的数据融合和活动管理,支持企业根据不同的营销目标,通过营销自动化工具实现与消费者的个性化沟通。它可以根据商家的运营需求实现多渠道精准触达,比如说广告投放、站内SMS、客服工具、企微、语音外呼等,并且能结合顾客...
有人了解云积天赫AI
策略中台(AI MDP)
吗?
答:
云积天赫AI策略中台(AI MDP)是业内第一款策略中台产品,
提供覆盖消费者生命周期全场景的AI营销算法模型,基于公私域数据,为品牌方输出AI标签
,应用于公域广告投放与私域消费者一对一沟通,有效地提升营销的效率、效果,降低品牌数据运用的门槛。当前,云积天赫AI MDP已在美妆、食品、母婴等多家头部...
云积天赫AI
全域营销系统是一个
怎样的
产品,
可以提供
哪些
服务?
答:
云积天赫AI
全域营销系统(AIM Desk)
可提供
43个AI算法标签模型,实现BY ID级别打标;覆盖整个营销过程,提升顾客生命周期价值(CLV);BI功能升级,6大常用模块,提升品牌智能分析和智能决策,实现营销管理数字化;它还支持品牌自己的数据画布营销,可以和平台的标签相互结合。总的来讲,可以帮助品牌解决营销...
云积天赫AI
全域营销系统
可以
为品牌
提供
哪些帮助?
答:
刚好我这几天正在
了解云积天赫AI
全域营销系统(AIM Desk)这个产品,根据我了解到的,现在云积天赫AI全域营销系统(AIM Desk)已经升级为2.0版本了,它支持AI策略中台,营销场景全覆盖,提供43个AI算法标签模型,基于复购模型和人货匹配模型,可以提高复购率,实现由“人找货”到“货找人”的转化,...
云积天赫AI
MDP
怎么样?
使用效果
如何?
答:
简单来讲,
云积天赫AI
MDP是一套自研的数据与算法的中台,能够基于多方数据源,提供多种AI营销场景的算法模型,为品牌方输出AI标签与人群包,应用于公域的精准广告投放与私域的1V1沟通,实现效率和效果的双效提升。就我们公司目前的使用感受来讲,AI MDP为我们公司输出了AI标签和人群包,实现了品牌与消费...
云积天赫
AIM DESK具备哪些功能?
答:
云积天赫AI
全域营销系统(AIM DESK)是基于
消费者
生命周期
的运营服务
管理平台,支持跨平台的数据融合和活动管理,支持企业根据不同的营销目标,通过营销自动化工具实现与消费者的个性化沟通,最终实现企业生意目标。云积天赫AIM DESK有广告投放,互动营销,全方位的忠诚度管理,会员通和BI活动分析与管理,全...
云积天赫AI消费者运营服务怎么样?
答:
自2014年成立,云积天赫已经拥有9年的消费者运营、5年
的AI消费者运营服务
经验。2015年,首创会员通,定义行业标准;2018年布局AI消费者运营服务领域,5年为品牌客户交付AI+营销服务超百项,积累了丰富的AI营销实施经验;2021年,首倡策略资产模型,为品牌沉淀策略资产;2023年,首推
云积天赫AI
策略中台。
大家正在搜
消费者行为理论AIPL
消费者行为理论的逻辑框架
消费者行为四种模型
AIPL人群
AIPL怎么定义
全域营销
AIPL模型
AIPL
AIPL理论